AI學習---分類算法[K-近鄰 + 朴素貝葉斯 + 決策樹 + 隨機森林 ]
分類算法：對目標值進行分類的算法 1、sklearn轉換器(特征工程)和預估器(機器學習) 2、KNN算法(根據鄰居確定類別 + 歐氏距離 + k的確定)，時間復雜度高，適合小數據 3、模型選擇與調優 4、朴素貝葉斯算法(假定特征互獨立 + 貝葉斯公式(概率計算 ...
原文：常見分類算法模型的運用與比較——K近鄰、朴素貝葉斯、決策樹、隨機森林
k 近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離來進行分類 優點：精度高 對異常值不敏感 無數據輸入假定 缺點：計算復雜度高 空間復雜度高 使用數據范圍：數值型和標稱型 決策樹是一種基本的分類方法，也可以用於回歸。決策樹模型呈樹形結構。在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程，它可以認為是if then規則的集合。在決策樹的結構中，每一個實例都被一條路徑或者一條規則所覆蓋。通常決策樹包括三個步驟： ...
2019-11-27 23:03 0 536 推薦指數：
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